径向基-Galerkin解的反馈粒子滤波器

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摘要:反馈粒子滤波器(FPF)是一种连续时间最优贝叶斯估计器.针对FPF对系统采样率要求较高的问题，提出一种基于径向基函数-Galerkin法求解的反馈粒子滤波器.该算法推导了反馈增益势函数所满足偏微分方程的弱形式,结合径向基函数对势函数进行近似,利用Galerkin法和蒙特卡罗积分得到了反馈增益近似解,并给出了一种径向基参数选取方法,从数值上分析了径向基函数参数选取对于滤波精度的影响.仿真算例表明反馈粒子滤波器在低系统采样率下会严重发散,而本文算法能够避免这一问题,且提高了FPF在低系统采样率下的滤波精度和稳定性.
关键词:非线性滤波;贝叶斯滤波;反馈粒子滤波器;Galerkin法;径向基函数

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径向基-Galerkin解的反馈粒子滤波器，收藏了。